El aprendizaje no puede posponerse

Habr, hola! Pronto el 1 de septiembre, e inspira pensamientos sobre el aprendizaje. Si reformula la conocida expresión de la caricatura soviética: "No se puede posponer el aprendizaje", la pregunta sigue siendo dónde colocar la coma.

Decidimos dar a los graduados del grupo de primavera la oportunidad de compartir nuestras impresiones sobre el programa "Especialista en Big Data" . Sus historias son diferentes: alguien pospuso sus estudios por mucho tiempo, pero se dio cuenta de que era el momento; pero para alguien, la decisión de ir a un programa fuera de línea y mudarse de otro país con una vida establecida 2 semanas antes del inicio del programa, fue un paso deliberado; para algunos, las opiniones de amigos y colegas que ya habían completado el programa fueron decisivas después de algunas deliberaciones; y alguien corrió a la escuela con la cabeza, dándose cuenta de que no había suficientes conocimientos básicos, y corrió con éxito el maratón a las 12 semanas; alguien a la edad de 16 años vendió su proyecto, un sistema de admisión a un evento con reconocimiento facial, y decidió seguir estudiando big data. Entonces, quiénes son nuestros participantes, por qué fueron al programa, qué aprendieron y cómo sobrevivieron a los 3 meses del programa.



Anton Chugreev, analista jefe, centro de desarrollo tecnológico, Sberbank

“Comencé a trabajar con Big Data en 2016. Mi primer proyecto fue en una empresa de telecomunicaciones. Después de eso, la vida "giró" y se dirigió a proyectos de varias industrias: bancos, telecomunicaciones e incluso del sector de petróleo y gas, donde había ideas muy interesantes y cosas interesantes para implementar.

Pero en algún momento me di cuenta de que me faltaba el conocimiento para continuar desarrollándome desde un punto de vista técnico. Vi este programa durante mucho tiempo, recopilé comentarios, críticas. Estaba buscando una información privilegiada, ¿cómo está todo organizado allí "dentro"? Y en algún momento decidí por mí mismo ir al programa. Hubo una oportunidad de consultar con amigos que trabajan en empresas de Internet, en parte tuvieron que ver en la creación de este curso. Al final, dijeron: "Anton, no tengas miedo, vete, tendrás una gran base de práctica durante estas 12 semanas de intensidad, que te permitirá sentir, comprender cómo funciona bajo el capó".

No me arrepiento de estas 12 semanas del período primavera-verano de mi vida. Puedo decir que al principio fue muy difícil. En algún momento, me di cuenta de que ya estaba empezando a trabajar al límite de mis capacidades: eran noches de insomnio, eran chats sin actividad hasta las 4-5 de la mañana. ¡Sí, había tanta carga! Pero siendo atraído por este ritmo, ya comienzas a combinar el trabajo y el entrenamiento en lo más alto. Ya está esperando cuando se presente un nuevo laboratorio, para que su cerebro comience a buscar ideas, cómo se puede resolver y qué le falta para esto.

En general, quiero decir que este es un momento genial. Cada uno de nosotros viene al programa por algún motivo. Tenía el mío: "Estoy aquí porque lo necesito". Creo que he completado el programa mínimo. Al principio, sabía algunas cosas, otras no, a veces tuve que luchar con algunas cosas muy duro, buscar soluciones y, en cuanto a las nuevas, aprendí métodos para resolverlas. En este programa, tuve la oportunidad de ampliar mis horizontes de aquellas áreas que necesito ajustar, desarrollar. Comprendí dónde se esconde la "magia".

En el proceso de aprendizaje había preguntas, cuyas respuestas solo se podían encontrar buscando en Google. Hubo situaciones en las que algunas funciones y tareas muy poco triviales para las que no pude encontrar una solución en Internet se convirtieron en un obstáculo. Y cada mañana me despertaba pensando: "¿Cómo resolver este problema?" Y cuando pude resolverlo, obtuve una especie de logro, placer, euforia interna por el hecho de que esto sucedió, pude hacerlo. ¡Y esta es una experiencia importante! En el curso de la búsqueda en Google, amplié mi área de conocimiento, me di cuenta de que esta es una rama separada sobre un tema en particular. Entonces, por ejemplo, en el tema sobre los sistemas de recomendación, pude resolver un laboratorio y una súper ejecución usando un método completamente diferente de algoritmo de aprendizaje. Y el código de Python es aún más corto que el del amigo J.

De esta manera, obtuve conocimiento, "golpes" y, por supuesto, un nuevo círculo de contactos ".



Mikhail Pavlukhin, Angel Relations Group, Especialista en TI

"Tengo 17 años, hace un año fui a una escuela de ciencias de aprendizaje automático, donde estudié los conceptos básicos de las redes neuronales. Entonces me di cuenta de que quiero desarrollarme en esta dirección. Así que comencé un proyecto con reconocimiento facial para una organización, y luego me di cuenta de que puedo usar soluciones preparadas, pero quiero entender cómo hacerlo yo mismo para trabajar de manera mucho más eficiente. Esta fue la razón por la que decidí tomar este curso para aprender a trabajar con big data, procesarlo, no tenía experiencia con clusters en Spark, y fue muy interesante. Vi lo rápido que se procesan los datos y, por primera vez, fue genial: algunos gigabytes se procesaron en un par de segundos.

En general interesante, especialmente el primer proyecto fue interesante. Era necesario predecir el género y la edad de las personas, y era necesario no solo predecir correctamente, allí la condición clave era que, en cuanto a la producción, era necesario que el modelo aún funcionara rápidamente. Y fue difícil, porque siempre hay un deseo de hacer un montón de modelos y combinarlos de alguna manera, pero también necesitas que encajen en el tiempo, y esto fue lo más difícil en el proyecto. Y lo más interesante fue trabajar con Spark, todo el sistema era nuevo para mí, y aprecié lo conveniente que es cuando todo funciona en varios clústeres. El seguimiento comercial fue muy útil porque indicaba cómo elegir las métricas correctas. Antes de eso, piensas: bueno, esta métrica funcionará. Y aquí explicaron en qué casos debe elegir RMSE y en qué debe elegir MAE. Por ejemplo, pensé que nadie necesita estos MAE, porque en todas partes de los tutoriales usan RMSE, pero resulta que para algunas tareas debes usar MAE, por ejemplo.

¿Qué consejo le darías a quienes estén considerando el programa? Probablemente lo más importante es la comunicación con los participantes que estudian con usted, chatear, consultar con ellos, hacer preguntas para que puedan ayudar, usted puede ayudar. También es posible trabajar en grupo cuando se discute una solución sobre cómo hacerlo mejor. Bueno, todavía tengo que posponer hasta más tarde, porque ya tenía una situación así con el penúltimo laboratorio, cuando pensé que podría hacer todo durante el fin de semana, como resultado, apenas me quedaban 10 minutos antes de la fecha límite ".



Evgeny Semenov, empresario individual, involucrado en proyectos SAP

“He trabajado en TI durante 15 años. Principalmente trabajo y amo trabajar con tecnologías modernas y por eso vine a este curso. Lo primero cuando me sumergí en la ciencia de datos fue Data Fest en Mail.ru, fue genial, interesante, lo único que no pude abordar este tema yo mismo, porque los proyectos toman mucho tiempo, el trabajo solo lleva todo el tiempo y no puedes tomar y venir a un área como estudiante. Pero ya el deseo se superó, y decidí ir a cursos y así terminé aquí. Pensé en dos compañías donde quería tomar cursos y la decisión principal fue que mi amigo estaba estudiando aquí, le pregunté su opinión, dijo que una compañía genial, ven y estudia. Luego miré que el programa es muy rico e interesante, en comparación con el segundo competidor, y dura un corto período de tiempo, y me convenía, porque no quiero estudiar demasiado, quiero poner algo en práctica.

Estaba un poco deprimido porque no hice un proyecto, y esto también afectó mi vanidad. No hice el segundo proyecto, y esto, por supuesto, influye de alguna manera en mis expectativas, mi autoestima y al mismo tiempo muestra mis debilidades, donde tengo que considerar algunas cosas más por mí mismo. La educación me permite probar, sentir algo y entrar en esta área. Por supuesto, tal vez esto no le enseñe a hacer todo por completo, pero en cualquier caso, se puede considerar el programa que estaba allí y las vacantes que ahora están disponibles y puede obtener un trabajo si lo desea.

En general, tenía un horario muy ocupado, no me quedaba quieto, iba a los cursos de teatro, a los deportes, por la mañana todavía estudio inglés e incluso adicionalmente estos cursos, es decir, mi horario estaba lleno a tiempo completo de algo y a veces Ni siquiera entendí cómo sobrevivir en absoluto. Pero con respecto al curso, apareció una unidad cuando aprendes nuevas tecnologías, entiendes cómo funciona en el mundo. Tienes tus propias ideas y quieres intentar implementarlas. Probablemente vivió en algún tipo de sensación, y estas ideas permanecieron conmigo, y probablemente las implemente más.

Solo hay un truco de vida: debes decidir por ti mismo que harás esto y estarás completamente involucrado en este proceso, y luego lo disfrutarás, y luego podrás cambiar tu vida ”.



Oksana Strashinskaya, Luxoft, analista de negocios de datos

Entrevista realizada en el medio del programa: “En general, el campo de la ciencia de datos es muy interesante para mí. Y quería tocarla con un poco más de detalle que antes en el trabajo, pero no estaba claro qué debía hacerse. Quería obtener nuevas oportunidades para un mayor desarrollo como profesional, por lo que este fue uno de los objetivos de mi llegada al programa. El estudio es muy interesante, muy emocionante, al mismo tiempo es muy difícil, requiere mucha atención, participación y una actitud seria. Y entiendo por mí mismo que para hacer frente con éxito a lo que se ofrece, es indiscutible que no es suficiente escuchar las conferencias, no solo hacer el trabajo de laboratorio, es mejor dedicar mucho tiempo para profundizar en el tema, para aprender más y poner en el sistema lo que ofrece el programa. El programa actualmente supera mis expectativas, porque inicialmente se anunció que habría varios bloques: tecnológicos, algoritmos, negocios y profesores nos darán información relevante. Pero, de hecho, resultó que los muchachos que vinieron a nosotros son muy fuertes, son realmente profesionales en su campo, aman y entienden profundamente lo que están haciendo, y tratan de darnos lo que saben. En cuanto al grupo, todos son muy activos, abiertos a compartir sus conocimientos, habilidades, contar algo interesante, compartir enlaces, lugares y códigos, para que todos puedan tomar este curso juntos ".

2 meses después del final del programa: "Cambié mi trabajo, y donde no había mucha información, mi colega y programador lo hicieron. Es muy emocionante abrir una computadora portátil en una pitón, procesar datos, decir lo que hay que hacer y comprender claramente lo que quiero obtener ".

Egor Shvetsov
“Antes, me dedicaba al marketing en línea, publicidad y vendíamos tours en Tailandia, pero antes de eso siempre tuve un gran interés en la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Leyó, intentó, aprendió algo, y finalmente llegó a la conclusión de que estaría mucho más interesado en hacer esto, y decidió abandonar todo y comenzar a desarrollarse en una dirección diferente. Luego surgió la pregunta de dónde estudiar, hay muchos cursos en línea diferentes, programas en Internet, pero al mismo tiempo quería algo fuera de línea. Y la elección de fuera de línea no fue tan grande: de hecho, Newprolab fue uno de los programas fuera de línea donde puedes chatear con colegas, con estudiantes, con quienes estudias, con maestros. Además, las reseñas en Internet fueron bastante buenas y no me arrepentí. Tres meses de entrenamiento pasaron muy rápido, intensamente. Y si compara mi conocimiento de inteligencia artificial, aprendizaje automático antes y ahora, la diferencia será grande. Parecen tres meses, pero aún aprendí bastante, obtuve habilidades prácticas, experiencia y, lo que es más importante, si antes de eso no estaba claro cómo desarrollar más, en qué dirección avanzar en el campo del aprendizaje automático, ahora todo se ha vuelto bastante claro y Está claro. Si comenzara a estudiar esto por mi cuenta con diferentes cursos, programas en línea, aún sería difícil determinar qué dirección tomar, pero ahora todo se ha vuelto claro, y muchas gracias a Newprolab por esto.

El trabajo de laboratorio es una parte interesante del programa. El trabajo de laboratorio fue difícil y, sinceramente, el conocimiento que se dio en las conferencias no siempre fue suficiente, tuve que estudiar constantemente en casa, obtener conocimiento, comprender y comprender aún más. Estos trabajos de laboratorio son la experiencia práctica, que luego se pasa. Por supuesto, podría sentarme en casa, resolverlo por mí mismo, pero aquí te asignaron esta tarea, dicen que esta tarea debe completarse en una semana, lo haces, te patean y se avanza. Para mí, personalmente, hacer ping es muy importante y resulta efectivo ”.

Makrushina Zhanna, División de Seguridad de la Información, Sberbank

"Fui al programa porque estaba interesado en la ciencia de datos, quería entender si esto es aplicable a mis tareas, porque todas estas tecnologías están muy agitadas ahora, y no siempre es posible evaluar lo que realmente puede generar ganancias. El programa tuvo una buena respuesta, las personas de nuestro departamento lo aprobaron y dijeron que eran laboratorios muy competentes y útiles, lo que realmente resultó ser así. La mayor parte del programa es información práctica, no seca, para mí jugó un papel muy importante.
Obtuve muchas respuestas a mis preguntas, el programa hizo posible comprender el objetivo establecido para cada uno de los productos destacados y los posibles casos en los que se pueden utilizar, incluso en mi industria. Aunque esto no estaba cubierto, pero la forma en que se presenta la información, me parece que es muy competente en el sentido de que fue fácil cambiar a otra área temática, siempre que se proporcionó un número suficientemente grande de ejemplos que podrían ser retorcidos. Realmente me gustó Hadoop, Hive, ya que tengo un fondo correspondiente a SQL, y estaba cerca de mí. Fue interesante que uno de los mayores temores era que no podía hacer frente a Python, ya que no estaba familiarizado con él y un "wow, fue fácil". Fue interesante ¿Es dificil? Si, es dificil. Pero si los laboratorios eran simples, ¿cuál es el punto? Esta es una gran ventaja del programa, que no es para mostrar, es interesante ".



Nikita Verkienko, Accenture, Consultora

“Hace tiempo que quería obtener nuevos conocimientos, pero como saben, los grandes datos y la inteligencia artificial tienen un gran futuro. Conocía al "Especialista en Big Data" desde hace mucho tiempo, muchos de los chicos que conocía estaban entrenados y muy satisfechos, así que fui al programa con gran interés. Esperaba no solo profundizar en el tema, aprender habilidades básicas, comprender las tecnologías y métodos de aprendizaje automático, sino también conocer personas interesantes y practicar ejemplos de la vida real.

No tenía experiencia en programación, así que al principio fue especialmente difícil. Existe un concepto como un "agujero potencial", para salir de él, debe gastar una gran cantidad de energía. Así que esto se trata de mí en las primeras etapas de la capacitación: me tomó mucho esfuerzo obtener el conocimiento inicial y comprender dónde, cómo y dónde aplicarlos. Sí, en general, los tres meses pasaron de manera bastante intensa: pasé casi todo mi tiempo libre haciendo laboratorios. No sé cómo son los demás, pero siempre me sentaba los fines de semana y los fines de semana para las tareas. Sin embargo, cuanto más caminaba, más interesante se volvía, y no me arrepiento del tiempo que pasé en absoluto. Ahora puedo decir que mis expectativas estaban más que justificadas: abrí la puerta a la comunidad de científicos de datos. Todos los que asisten a este programa deben estar preparados para lo que será realmente difícil. Es difícil e interesante ".

"No puedes posponer el aprendizaje", nuestros graduados tomaron esa decisión, pero ¿dónde pones la coma?
_____

"Big Data Specialist 9.0" comienza el 20 de septiembre, siempre tenemos un descuento del 15% para amigos y colegas de graduados, las cuotas son posibles.